机器学习在金属微观组织图像分割中的应用

陈嘉林1，张玉琪2，徐伟2 （1.东北大学材料科学与工程学院；2.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室）

摘要：介绍了机器学习在金属微观组织图像分析中的应用，梳理了微观结构的发展历程。重点介绍了传统机器学习方法、深度学习方法、大模型在微观组织图像分割中的应用并进行了详细的总结和举例说明。其中，深度学习方法可以自动提取高维度特征，快速地对批量图像进行准确分割，但存在数据依赖性强，通用性差等缺点，在一定程度上限制了该方法的推广和应用。大模型的出现为其缺乏泛化能力和过分依赖数据等问题提供了新的解决方向。通过分析大模型在金属微观组织图像分割的应用，指明了大模型在金属材料领域的丰富前景，并探讨了未来大模型的主要发展方向。

关键词： 机器学习；语义分割；微观组织；深度学习；大模型